🔥RAG实战避坑指南：检索增强生成到底香不香？

兄弟们，最近RAG（检索增强生成）在模型部署圈火了，但别急着吹爆。先说结论：RAG不是万能药，但用好了确实能拯救私有知识场景的“幻觉”问题。

**核心逻辑**：把文档库建好，用向量检索召回相关片段，再丢给LLM生成答案。关键在两点：一是Embedding模型选对，二是切块策略别偷懒。推荐用bge-large或text-embedding-ada-002，分块别超过512 token，重叠20%保上下文。

**部署注意**：千万别拿离线批量检索当线上服务！QPS一高就崩。上生产环境，必须加Elasticsearch做二级缓存，或者用Milvus的GPU加速索引。如果只跑小模型（比如7B），可以用llama.cpp量化后本地怼，省成本。

**实测吐槽**：有兄弟说“RAG不如直接微调”，其实看场景。微调适合固定格式输出，RAG适合动态知识库。比如客服系统、内部文档问答，RAG比微调香十倍，但检索召回率低于70%就是垃圾。

**问题抛一下**：你们线上RAG的chunk size设多少？撞上长文档切片丢失上下文怎么修？评论区聊聊。